• Portal UGM
    • Profil UGM
    • Pendaftaran Mahasiswa
    • Simaster
    • Akademik
    • Kemahasiswaan
    • Perpustakaan
    • IT Center
    • LPPM
  • Portal Geografi
    • Faluktas Geografi
    • Geografi Lingkungan
    • Sains Informasi Geografi
    • Geografi Pembangunan
  • Bahasa Indonesia
    • English
    • Bahasa Indonesia
Universitas Gadjah Mada Laboratorium Geomorfologi Lingkungan dan Mitigasi Bencana
Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada
  • Home
  • Layanan
    • Uji Tanah
    • Penyewaan Alat
    • Praktikum Semester I
    • Praktikum Semester II
  • Pelatihan
    • Geomorfologi Longsor
    • Geomorfologi Gunung Api
    • Geomorfologi Karst
    • Geomorfologi Sumberdaya
    • Geomorfologi Kepesisiran
  • Portofolio
  • Staff
  • FORMULIR
  • Beranda
  • Pelatihan
  • Pemodelan Kerawanan Longsor – Statistik

Pemodelan Kerawanan Longsor – Statistik

  • Pelatihan
  • 1 Desember 2022, 15.13
  • Oleh: glmb.geo
  • 0

Pemodelan kerawanan longsor dapat dilakukan menggunakan metode statistik atau disebut juga sebagai data-driven. Metode statistik merupakan metode dengan pendekatan kuantitatif, yang digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara faktor-faktor yang memicu longsor masa lalu dan data dari kejadian longsor masa lalu untuk memperoleh kelas kerawanan longsor. Metode ini dapat dibagi menjadi tiga yaitu (1) statistik bivariat (seperti weight of evidence modelling, information value method, dan likelihood ratio model); (2) statistik multivariat (seperti discriminant analysis dan logistic regression); dan (3) artificial neural networks (ANN).

Penerapan metode statistik pada pemodelan kerawanan longsor seperti pada penelitian yang dilakukan Samodra et al., 2017 mengenai comparing data-driven landslide susceptibility models based on participatory landslide inventory mapping in Purwosari area, Yogyakarta, Java. Penelitian ini mengevalusi analisis kerentanan longsor pada metode weight of evidence (WoE), regresi logistik (LR), dan artificial neural networks (ANN). Adapaun hasil dari penelitian ini seperti pada gambar berikut,

Landslide and excavated slope without any structural measures in the settlttlement area

Landslide and excavated slope without any structural measures in the settlttlement area

Illustration of logistic regression model for landslide susceptibility analysis

Illustration of logistic regression model for landslide susceptibility analysis

Illustration of weight of evidence model for landslide susceptibility analysis

Illustration of weight of evidence model for landslide susceptibility analysis

Map of landslide controlling factors

Map of landslide controlling factors

Landslide susceptibility map based on WoE model, LR model, ANN model

Landslide susceptibility map based on WoE model, LR model, ANN model

 

Pelatihan ini bertujuan untuk mengenalkan hingga melakukan praktik inventarisasi longsor dan pemodelan statistik. Silabus dalam pelatihan ini meliputi,

Silabus:

  • Landslide inventory
  • Data faktor pengontrol
  • Input data
  • Konsep regresi linear, statistik bivariat, dan multivariat
  • Pemodelan statistik: frekuensi rasio, weight of evidence, GLM, GAM, regresi logistik

Tarif: Rp 4.950.000,00

Fasilitas: 

  • Training kit
  • Sertifikat
  • Coffee breaks
  • Makan siang
  • Forum diskusi alumni

Durasi Pelatihan: 3 hari

Tags: data-driven GLMB Landslide School Pelatihan Pemodelan Kerawanan Longsor Statistik

Leave A Comment Batalkan balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

*

Recent Posts

  • Pengumuman Pelaksanaan Praktikum Semester Genap T.A. 2024/2025
  • Prosedur Peminjaman Alat
  • Prosedur Pelayanan Uji Sampel Tanah
  • Daftar Sewa Alat
  • Pengumuman Pelaksanaan Praktikum Manajemen Bencana Semester Gasal T.A. 2023/2024
Universitas Gadjah Mada

Laboratorium Geomorfologi Lingkungan dan Mitigasi Bencana
Gedung Klinik Lingkungan dan Mitigasi Bencana Lantai 1

Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada
Sekip Utara, Bulaksumur, Yogyakarta 55281
Phone (0274)6492337
Email: glmb.geo@ugm.ac.id

© Universitas Gadjah Mada

KEBIJAKAN PRIVASI/PRIVACY POLICY

[EN] We use cookies to help our viewer get the best experience on our website. -- [ID] Kami menggunakan cookie untuk membantu pengunjung kami mendapatkan pengalaman terbaik di situs web kami.I Agree / Saya Setuju